离散坐标的acf自相关函数python
时间: 2023-08-29 17:07:33 浏览: 56
假设你有一组离散信号序列,可以使用Python中的`numpy`库来计算其自相关函数(ACF)。
下面是一个示例代码:
``` python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成离散信号序列
x = np.random.randn(100)
# 计算自相关函数
acf = np.correlate(x, x, mode='full')
# 画出自相关函数图像
plt.plot(acf)
plt.show()
```
在上面的代码中,我们使用`numpy`库中的`correlate`函数来计算自相关函数。`mode`参数设置为`full`表示输出完整的自相关函数序列。
最后,我们使用`matplotlib`库中的`plot`函数来绘制自相关函数的图像。
相关问题
自相关函数python
自相关函数(Autocorrelation Function)是一种用于衡量时间序列数据中自身相关性的统计工具。在Python中,可以使用numpy库或者statsmodels库来计算自相关函数。
以下是使用numpy库计算自相关函数的示例代码:
```python
import numpy as np
def autocorr(x):
"""
计算时间序列数据的自相关函数
"""
n = len(x)
variance = x.var()
x = x - x.mean()
r = np.correlate(x, x, mode='full')[-n:]
result = r / (variance * (np.arange(n, 0, -1)))
return result
# 示例数据
data = np.random.randn(100)
# 计算自相关函数
acorr = autocorr(data)
# 打印结果
print(acorr)
```
如果你想使用statsmodels库来计算自相关函数,可以使用该库中的`acf`函数。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
# 示例数据
data = np.random.randn(100)
# 计算自相关函数
acorr = sm.tsa.acf(data, nlags=10)
# 打印结果
print(acorr)
```
这两种方法都可以用来计算时间序列数据的自相关函数,具体选择哪种方法取决于你的需求和习惯。
自相关函数python代码
计算离散序列的自相关函数可以使用statsmodels库中的acf方法。具体代码如下:
```
import statsmodels.tsa.api as smt
time_series = [2, 3, 4, 3, 7]
acf = smt.stattools.acf(time_series)
print(acf)
```
其中,time_series为离散序列,acf为计算得到的自相关函数。